`np.nanargmin([np.nan, np.inf]) = 0` 背后的逻辑

Question

我知道np.nanargmin在列表中找到不是 NaN 的最小数字。 但是，如果调用数组[np.nan, np.inf]它会产生0 ，这是一个 NaN。 我发现这种行为很奇怪，我只是想知道以这种方式定义np.argmin的逻辑是什么。

Answer 1

如果您查看np.nanargmin的文档，它会说：

警告：如果切片仅包含 NaN 和 Inf，则结果不可信。

如果您查看源代码，它具有以下行：

a, mask = _replace_nan(a, np.inf)

所以它用inf替换所有nan出现，然后它找到 min （仍然有点问题），这将是argmin([inf, inf]) 。

Answer 2

如果您查看源代码，您会看到：

a, mask = _replace_nan(a, np.inf)
res = np.argmin(a, axis=axis)

这意味着它正在用np.nan替换np.inf 。 由于重复值的np.argmin返回该值的第一个实例，因此np.argmin([np.inf, np.inf])返回0